Zusammenfassung
Dieses Kapitel verfolgt zwei Ziele. Zum einen wird der Realoptionsansatz im Detail dargestellt, um eine Basis für die weitere Untersuchung zu schaffen. Zum anderen wird untersucht, inwieweit sich der Realoptionsansatz von seiner theoretischen Konzeption her eignet, um Entscheidungsprobleme im Zusammenhang mit der Bewertung, Steuerung und Auswahl von F&E-Projekten zu lösen und als Instrument der Rationalitätssicherung in der Willensbildung zu dienen. Es wird hier primär eine F&E-spezifische und weniger eine Pharma-spezifische Perspektive eingenommen
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Referenzen
dieser Schritt folgt im nächsten Kapitel. Insofern haben die nachfolgenden Aussagen auch für andere F&E-Bereiche Gültigkeit.
Grundlegende Arbeiten sind hier die Aufsätze von Brennan/Schwartz (1985), McDonald/Siegel (1985); Siegel/Smith/Paddock (1987); Paddock/Siegel/Smith. (1988). All diese Aufsätze entwickeln die Analogie zwischen Finanzoptionen und Investitionsprojekten anhand von Investitionsvorhaben in Rohstoffindustrien, speziell bezüglich der Bewertung und optimalen Nutzung von Rohstoffvorkommen unter (Rohstoff-)Preis-und/oder Kostenunsicherheit.
Vgl. auch Lint/Pennings (1998a), S. 279: „The costs of developing ... new products are low in comparison to the investment costs necessary for a global market introduction. Therefore, if management holds the option to abandon a project, the cost of R&D investment can be thought of as the price of an option on major follow-on investments. Accordingly, the theory of real options can be applied to R&D investments.”
Vgl. Ritchken/Rabinowitz (1988), S.121.
Vgl. z.B. Siegel/Smith/Paddock (1987), S. 23; Trigeorgis (1996), S. 125.
Vgl. Copeland/Keenan (1998a), S. 48; Hommel/Pritsch (1999a), S. 125; außerdem früher bereits Pritsch/Michaels/Elhence (1997).
Vgl. Brennan/Schwartz (1985).
Vgl. u.a. Trigeorgis (1993a), S. 204 und Kilka (1995), S. 37–40. Andere Autoren haben weitere Struktur-ierungsversuche unternommen. Amram/Kulatalika (1999b) unterscheiden beispielsweise Timing Options, Growth Options, Staging Options, Exit Options, Flexibility Options, Operating Options, Learning Options. Diese Einteilung ist ähnlich der der Finanzliteratur (Flexibility Options entsprechen der Option to Switch, Operating Options der Option to Alter Scale). Diese Einteilung weist als Strukturierungsversuch jedoch Schwächen auf; beispielsweise sind die Beispiele zur Beschreibung von Timing, Learning und Staging Options nicht überschneidungsfrei.
Vgl. Roberts/Weitzman (1981); Majd/Pindyck (1987).
Vgl. Roberts/Weitzman (1981), S. 1261.
Roberts/Weitzman (1981), S. 1262f.
Majd/Pindyck (1987), S. 9f.
Vgl. auch Micalizzi (1999), S. 8.
Vgl. z.B. Chung (1993); Berk/Green/Naik (1997); Childs/Triantis (1997); Huchzermeier/Loch (1997). Im Anhang befindet sich eine detaillierte Aufstellung der Literatur zum Thema Realoptionen in F&E, in der auch die jeweils betrachteten Optionsarten genannt werden.
Differenztiertere Sichtweisen finden sich z.B. in Huchzermeier/Loch (1999a,b).
Vgl. z.B. Willner (1995).
Vgl. Mitchell/Hamilton (1988); Mitchell (1990); Howell/Jägle (1997), Lint/Pennings/Natter (1998).
Vgl. z.B. Pennings/Lint (1998).
Vgl. z.B. Thoma (1989a,b); Jacob/Klein/Nick (1994), S. 105–122; Kilka (1995), S. 23; Kamrad (1995), S. 141; Trigeorgis (1996), S. 54–67.
Vgl. BrennaiVTrigeorgis (1999), S. 1–9.
Vgl. z.B. Hayes/Garvin (1982), Hayes/Abernathy (1980), Myers (1984), Kester (1984,1991); McCallum (1987); Baldwin/Trigeorgis (1992); Cheung (1993).
Vgl. etwa Ashford/Dyson/Hodges (1988).
Dazu gehört z.B. auch die Flexibilität, ein Projekt aufzuschieben, während die NPV-Regel von einem sofortigen Investment ausgeht, sobald der NPV positiv ist.
Financial und Operating Leverage erhöhen die Fixkostenbelastung und damit die Volatilität der residualen Cash Flows vgl. im Detail hierzu z.B. Brealy/Myers (1996), Kapitel 9.
Vgl. Myers/Shyam-Sunder (1996), S. 230ff. und auf S. 234: „Other things being equal, beta should be higher in the early research stages than in later development stages. Thus, it is no surprise to find high betas for ‘small’ pharmaceutical companies, many of which have made massive investments in R&D but have few established products.”
Myers/Shyam-Sunder (1996), S. 230.
Vgl. Myers/Shyam-Sunder (1996), S. 232f.
Vgl. Chung/Kim (1997).
Vgl. Chung/Kim (1997), S. 418 und Fußnote 9.
Es gibt Hinweise darauf, in welchen Situationen die Fehlbewertung am größten ist. Chung (1993) zeigt, daß die Unterbewertung durch NPV bei sequentiellen Investitionen umso größer ist, je geringer die Korrelation zwischen Projektwert und Investment und je geringer die Wachstumsrate der Investitionskosten im Zeitablauf ist.
Black (1988), S. 7 und S.9f.
Berk/Green/Naik (1997), S. 34f.
Berk/Green/Naik (1997), S. 2.
Vgl. Berk/Green/Naik (1997), S. 30 und S. 35.
Myers/Shyam-Sunder (1996). S. 235. An anderer Stelle argumentiert Myers (1987), S. 12, ähnlich: „DCF is no help at all for pure research and development. The value of R&D is almost all option value ... The theory of option valuation ... should be applicable to real options held by firms.”
Drews/Ryser (1997b), S. 1319.
> Vgl. Drews/Ryser (1997b), S. 1319: „The take home message from this short list of innovative drugs is that the anticipation of emerging medical needs is a major part of recognizing market opportunities that cannot be calculated through NPVs. Only when the financial scenarios for accepting a new drug into development are flexible enough to include the importance of new scientific and technical developments will there be the possibility of exceeding market expectations by charting a new course for the industry. The fundamental change that must occur is the adoption of a more optimistic attitude toward innovation in drug discovery”.
Vgl. Drews/Ryser (1997b), S. 1319: „Drug developers who insist on dancing only with candidates based on net present value (NPV) calculations, sales expectations, and purely financial motivations risk destroying the pharmaceutical industry’s R&D capabilities. Excluding medical and scientific arguments for or against a project and making decisions solely on NPV calculations is not, and has never been, compatible with innovative achievements. If the industry does not modify these financial rituals, it runs a serious risk of losing drug discovery to the biotechnology industry — on which it is already critically dependant for new technologies ... If the pharmaceutical industry continues to assess new product opportunities largely or even mainly by the conscientious application of financial tools to incomplete or altogether wrong premises, it will lose its central position in providing new drugs.”
Vgl. Magee (1964); Brealy/Myers (1996), Kapitel 10.
Diese Idee läßt sich bis auf Hertz (1964) zurückführen.; vgl. auch Park/Sharp-Bette (1990), Kapitel 12. Für Die Kombination von Monte Carlo Analyse und Decision Tree Analyse, vgl. z.B. Seitz (1990).
Vgl. vgl. z.B. Howard (1980, 1988, 1996); Clemen (1996).
Für einen guten Überblick zur stochastischen Optimierung, vgl. z.B. Dixit (1990), Kapitel 11; Dixit (1993).
Vgl. Dixit/Pindyck (1994), S. 99–101.
Dieses Vorgehen wird in der Praxis von F&E-Managern kritisiert, vgl. Smith/McCardle: „There is concern, particularly among managers in the exploration and new venture parts of the business, that the blanket use of such risk-adjusted discount rates causes them to undervalue projects with long time horizons.”
Vgl. Seitz (1990), S. 209; Kritzman (1993); Vose (1997).
Vgl. z.B. Brealy/Myers (1996), Kapitel 10.
Vgl. Trigeorgis (1996), S. 66.
Vgl. Trigeorgis (1996), S.66, Smith/McCardle (1999), S. 3. Ähnliche Meinungen existieren auch in der Praxis, vgl. z.B. Faulkner (1998), S. 21: „The major disadvantage of the decision tree approach is that it is time-consuming. This can be a substantial disadvantage when the problem requires very large decision trees to adequately capture the options and the uncertainties. If the number of branches coming out of each decision is reduced, this treats the distribution of uncertainty as a function with large, discrete steps rather then the continuous distribution...”
Vgl. Lint/Pennings (1998b), S. 6.
Vgl. Smith/McCardle (1998).
Vgl. Ritchken/Rabinowitz (1988), S.120; Kamrad (1995), S.141; Trigeorgis (1996), S.67.
Zum Binomialmodell vg. Ausführungen in Kapitel 4.3.
Vgl. Überblick in Mason/Merton (1985).
Vgl. Hull (1999), S. 205f.
Vgl. Brennan/Trigeorgis (1999), S. 3.
Die meisten „handhabbaren” spieltheoretischen Modelle, etwa das Cournot-Spiel, sind eine extreme Vereinfachung der Realität und beruhen auf sehr restriktiven Annahmen hinsichtlich des Verhaltens der Wettbewerber. Für eine Diskussion der Grenzen und Möglichkeiten spieltheoretischer Modelle vgl. Saloner (1991).
Vgl. z.B. Brander/Lewis (1986); Maksimovic (1988); Maksimovic/Zechner (1991).
Vgl. Dixit (1989); Trigeorgis (1991b, 1996, Kapitel 4); Smit/Ankum (1993); Smit/Trigeorgis (1995, 1997, 1998); Smit (1996, 1998); Grenadier (1996).
Sehr gute einführende Abhandlungen über die Methode der Bewertung von Finanzderivaten finden sich in Cox/Rubinstein (1985) in zeitdiskreter Form; Chriss (1997; Aufbau des Buches anhand Black/Scholes); Hull (1999). Daneben gibt es eine Reihe mathematisch anspruchsvollerer Texte, die sich dem Problem Asset Pricing überwiegend von der Seite der zeitstetigen stochastischen Prozeßseite her nähern. Merton (1992) sowie Duffie (1996) bieten eine ausführliche Darstellung der zeitstetigen Asset Pricing Theorie (wobei Derivative jeweils eine Untergruppe von Assets darstellen). Bingham/Kiesel (1998) geben eine formale Betrachtung des Prinzips der risikoneutralen Bewertung von Finanzderivaten mit Schwerpunkt auf einer Martingale-Darstellung. Erläuterungen der mathematischen Techniken bei der Bewertung von Derivativen (Voraussetzung zum Verständnis der anspruchsvollen Texte von Merton, Duffie oder Bingham/Kiesel) findet sich z.B. Baxter/Rennie (1996), Wilmott/Howison/Dewynne (1995), Neftci (1996) oder Shimko (1992). Eine knappe aber gute Darstellung über die Technik der Bewertung derivativer Finanzierungstitel findet sich in Campbell/Lo/MacKinlay (1997). Ein detaillierter Überblick über die Übertragung der Methoden der Bewertung von Finanzderivativen auf die Bewertung realer Aktiva findet sich in Dixit/Pindyck (1994), Sick (1995) sowie Trigeorgis (1996). Mason/Merton (1985) geben ebenfalls einen exzellenten Überblick über die Übertragung der Contingent Claims Analysis zur Bewertung realer (und anderer) Optionen.
Diese Aussage gilt mit wenigen Einschränkungen. Beispielsweise läßt sich aus dem Binomialmodell eine Bewertungsformel ähnlich der Black-Scholes Formel ableiten, sofern dieselben restriktiven Annahmen getroffen werden (insbesondere: keine Dividenden und keine vorzeitige Ausübung möglich).
Die nachfolgenden Darstellungen orientieren sich zum Teil an Hommel/Pritsch (1999a).
Optionen mit stetigen Dividendenzahlungen, vgl. Merton (1973); Optionen auf den Tausch von Vermögenswerten, vgl. Margrabe (1978); Optionen auf das Maximum/Minimum verschiedener Güter, vgl. Stulz (1982); Johnson (1987); für europäische Verbundoptionen, vgl. Geske (1979); Carr (1988).
Vgl. Black/Scholes (1973). Merton (1973). Die ursprüngliche Black-Scholes Analyse benötigte ein Gleichgewichtsmodell in dem die erforderliche Rendite ß für die Option bestimmt werden kann. Merton (1973) umgeht dies durch die Annahme des „self financing replicating portfolio”. Dieser Weg ist eleganter und wird im folgenden dargestellt. Für eine alternative Herleitung mit Hilfe der Methode des „Delta-Hedging”, vgl. z.B. Wilmott (1998) oder Chriss (1997).
Vgl. Varian (1987).
Vgl. Black/Scholes (1973); Merton (1973); Chriss (1997), S.200ff
Die Idee, das Verhalten von Aktienkursen als geometrische Brownsche Bewegung darzustellen, geht zurück auf Bachelier (1900); vgl. z.B. Bernstein (1992), S. 103f. Für die mathematischen Eigenschaften dieses Prozesses vgl. z.B. 0ksendahl (1998); Luenberger (1998), S. 296ff.; Wilmott (1998), S. 45; Hull (1999), S. 218ff.
Vgl. in der Übersicht: Kwok (1998), S. 32ff.; ferner McDonald/Siegel (1984) für eine Diskussion des „Gleichgewichtsansatzes”. Black/Scholes (1973) bilden ein risikoloses Hedge-Portfolio ψ(t) = C t — ΔS t . Durch geeignete Wahl von A kann ein risikoloses Portfolio konstruiert werden, das innerhalb eines Gleichgewichtsmodells (d.h. es sind keine Arbitragegewinne möglich) eine Rendite in Höhe des risikolosen Zinssatzes haben muß.
Für Itô’s Lemma vgl. Merton (1992); Kapitel 3; Dixit/Pindyck (1994), Kapitel 3; Wilmott/Howison/Dewynne (1995), S. 25ff.; Neftci (1996), S. 204. Itô’s Lemma besagt: Wenn F(S(t),t) eine zweifach differenzierbare und in R×[0, ∞] definierte Funktion und S t ein Zufallsprozeß vom Typ
Berechnung: Man setzte zunächst die Koeffizienten von dz gleich, d.h. x t =∂f/∂S und setzt dann ψ≡F.
Für eine Interpretation der Terme dieser Gleichung vgl. Wilmottt (1998), S. 82.
Es gibt allgemein drei Arten von Nebenbedingungen, vgl. Sick (1995), S. 656: Payoff Boundaries (Konversion der Option zu Basisinstrument); Free Boundary Condition (Smooth-Pasting), Techische Nebenbedingungen (z.B. dC/dt>
Auf eine Darstellung der mathematischen Methoden zur Lösung des Systems sie hier verzichtet; der interessierte Leser sei an dieser Stelle auf die Originalarbeiten von Black/Scholes (1973) und Merton (1973) sowie auf Wilmott (1998), S. 83–87 sowie die dort angegebene Literatur verwiesen. Eine sehr gute Darstellung der Lösung der linear-parabolischen Differentialgleichung findet sich bei Wilmott/Howison/ Dewynne (1995), hier vor allem S. 76–80. Vereinfacht dargestellt ist (4.12) eine Euler Gleichung mit einer Einzellösung; die allgemeine Lösung erhält man durch Additon der Einzellösung auf beiden Seiten der Gleichung. Für eine Kurzfassung vgl. Sick (1995), S. 567ff.
Vgl. Bodie/Kane/Marcus (1996), S. 663ff.
Vgl. z.B. Derman/Kani/Ergener/Bardhan (1995), S. 65.
Vgl. Broadie/Detemple (1997), S. 43.
Vgl. Roll (1977), Whaley (1981).
Vgl. Geske/Johnson (1984). Vgl. außerderdem Johnson (1983); MacMillan (1986); Barone-Adesi/Whaley (1987).
Vgl. Wilmott (1998), Teil 6; Hull (1999), Kapitel 16.
Vgl. Willmott/Howison/Dewynne (1995), Kapitel 8 und Wilmott (1998), Teil 6 für nähere Erläuterungen.
Vgl. Willmott/Howison/Dewynne (1995) und Wilmott (1998) für Beispiele derartiger Programmcodes.
Vgl. Cox/Ross/Rubinstein (1979); Rendleman/Barter (1979).
Es läßt sich häufig zeigen, daß die Approximation des zeitstetigen durch einen zeitdiskreten Diffusionsprozeß, der lokal die gleichen Momente erster und zweiter Ordnung aufweist, zu einem Prozeß führt, der zu der zeitstetigen Lösung hin konvergiert; vgl. z.B. Boyle/Evnine/Gibbs (1989).
Man beachte, daß wenn dz ein Wiener Prozeß ist, dann gilt Var(dz)=dt, so daß Var(dS)=s z S 2 t.
Eine alternative Darstellung ergibt sich, wenn wir p=1/2 setzten und d und u bestimmen. Diese Methode wird manchmal vorgezogen, weil das Cox/Ross/Rubinstein-Modell für bestimmte Parameterkonstellationen, speziell wenn r sehr hoch ist und zu große Zeitintervalle für Aí gewählt werden, vgl. Chriss (1997), S. 236ff.
Vgl. z.B. Boyle (1988), S.2, in seiner Begründung für die Entwicklung eines Lattice-Modells mit mehreren Zustandsvariablen: „.. .It is possible to solve the equation for American options in the case of more than one state variable using a finite difference approach.. .the computations quickly become quite expensive...”
Vgl. z.B. Chriss(1997).
Vgl. z.B. Boyle (1988); Boyle/Evnine/Gibbs (1989); Kamrad/Ritchken (1991a).
Vgl. Parkinson (1977); Boyle (1988); Omberg (1987, 1988).
Vgl. Trigeorgis (1991a).
Vgl. Chriss (1997).
Vgl. Harrison/Kreps (1979); Harrison/Pliska (1981); Taqqu/Willinger (1987); Bingham/Kiesel (1998); Baxter/Rennie (1996), Kapitel 3 und 4. Eine Zufallsvariable wird Martingale in bezug auf den Wahr-scheinlichkeistraum 9 genannt, wenn gilt: (Math) wobei 5, eine Zufallsvariable (z.B. Aktienkurs) und 3 eine Informationsmenge („filtration”) bezeichnet. Damit S in bezug auf P ein Martingale ist, muß also der zukünftig erwartete Wert für S dem aktuellen Wert von S entsprechen, und zwar bedingt auf die bisherige Preishistorie und innerhalb des Wahrscheinlichkeitsraumes 9. Für den Fall (Math) spricht man von einem Submartingale. Beschreibt man den Diffusionsprozeß für S als Wiener Prozeß mit einer positiven Driftrate, so wird klar, daß unter dem tatsächlichen Wahrscheinlichkeitsraum Q Preise von Finanztiteln einen Submartingale darstellen, weil (Math). Die Erläuterungen zum Binomialmodell haben aber gezeigt, daß die mit dem risikofreien Zinssatz diskontierten Asset Preise in einem durch die risikoneutralen Wahrscheinlichkeiten definierten Raum zu Martingales werden: (Math) dem Hintergrund des Binomialmodells wird die Äquivalenz der Martingale-Methode zum Bewertungsansatz über stochastische Differentialgleichungen deutlich: Einerseits kann das Binomialmodell als zeitdiskrete Approximation des zeitstetigen Diffusionsprozesses interpretiert werden, andererseits läßt sich der durch (Math) definierte Prozeß als äquivalente Martingale-Representation auffassen. Für tiefergehende Informationen zum Martingale-Ansatz vgl. Neftci (1996), Kapitel 6 und 14; Baxter/Rennie (1996), Kapitel 3 und 4 sowie Bingham/Kiesel (1998), Kapitel 4 und 6.
Vgl. Bingham/Kiesel (1998), S. 100; Duffie (1996), S. 113ff.
Vgl. Im Detail z.B. Neftci (1996), Kapitel 14; Duffie (1996), Kapitel 6 und 8. Die intuitiv einfachste Methode der Transformation — der Abzug der Driftrate µ — würde zwar zur gesuchten Transformation führen, scheitert aber an der Tatsache, daß dafür die Kenntnis der Risikoprämie für alle Punkte des (S,t)-Kontinuums bekannt sein müßte. Dazu müßten aber die Asset-Preise zuvor ermittelt werden — was aber ja gerade das Ziel ist. Vgl. Neftci (1996), S. 279.
Für eine komplette Darstellung der risikoneutralen Bewertung von Derivativen vg. Bingham/Kiesel (1998).
Vgl. etwa Bingham/Kiesel (1998), S. viii: „One should discount everything, and then take expected values under an equivalent martingale measure.”
Sind Wahrscheinlichkeitsverteilungen nicht analytisch spezifizierbar, so kann die Idee der risikoneutralen Bewertung durch die Verwendung von Nutzenfunktionen in Verbindung mit arbiträren (z.B. auf historischen Preisreihen beruhenden) Verteilungen angewandt werden. Diese Überlegung übernimmt Winston (1999a) in Anlehnung an die Methode des Log-Utility-Pricing von Luenberger (1998).
Vgl. Die Anforderung an hinreichend tiefe mathematische Fähigkeiten des Nutzers ergeben sich aus der Tatsache, daß die Anwendung der Martingale-Methode außer Kennmissen in stochastischer Mathematik zusätzlich Kenntnisse in der Measure-Theorie verlangt; vgl. Bingham/Kiesel (1998), S. 23.
Vgl. Boyle (1977); Tilley (1993), Barraquand/Martineau (1995); Broadie/Glasserman (1995); Boyle/Broadie/Glassermann (1997).
Vgl. hierzu auch Hurley (1998).
Vgl. Boyle (1977), S. 333.
Vgl. Kritzman (1993), S. 20: „Monte Carlo Simulation is a valuable tool for forecasting events, especially for problems that are too complex to be described by equations.”
Vgl. Birge (1997), S. 1.
Cox/Ross (1976) zeigen eine analytische Lösung für den Fall auf, daß ein reiner Sprungprozeß vorliegt und daß die Sprungamplitude fix ist; in einem solchen Modell existierte keine unmittelbare (dS-) Unsicherheit. Merton (1976) entwickelt ein Modell für den Fall, daß das Sprungrisiko diversifizierbar und unkorreliert mit dem Marktportfolio ist. Zur Lösung des Problems baut er auf dem Intertemporal Capital Asset Pricing Model auf.
Vgl. Naik/Lee (1990).
Vgl. z.B. Kamrad/Ritchken (1991a); Wilmott (1998), S. 682f. Wilmott zeigt hier auch, wie für derartige Probleme die Methode der Cholesky Faktorisierung relativ simple benutzt werden kann.
Vgl. Hull (1999), S. 408 und S. 410.
Die Monte Carlo Methode generiert Preisdynamiken, indem sie ausgehend von S(0) bis zu S(T) mit 0>T Preise generiert. Diese nach vorn gerichtete Sichtweise führt dazu, daß die Frage der Optionsausübung vor Fälligkeit der Option nicht ohne weiteres beantwortet werden kann.
Vgl. Tilley (1993); siehe auch Barraquand/Martineau (1995); Broadie/Glassermann (1995). Tilley (1993), S.83, publiziert seinen Aufsatz „to dispel the prevailing belief that American-style options cannot be valued in a simulation model”.
Vgl. Grant/Vora/Weeks (1997).
Für ein Vergleich vgl. z.B. Luenberger (1998), S. 364. Der Fehler sinkt im Verhältnis (Math) mit der Anzahl der Simulationen; Bei 10,000 Iterationen ergäbe sich demnach ein Fehler in Höhe von l/100s.
Vgl. Birge (1997).
Z.B. control variate method, antithetic variable method. Vgl. hierzu für eine einfache Einführung Luenberger (1998), S. 379. Weiterführende Darstellungen finden sich in Wilmott (1998), S. 683f; Hull (1999), S. 411ff.
Vgl. Majd/Pindyck (1987); Pindyck (1993a).
Vgl. Myers/Majd (1990).
Reinhardt (1997) bildet diese besipielsweise als Poisson-Sprungprozeß ab, so daß der Projektwert plötzlich auf Null fallen kann. Ähnliche Modelle finden sich bei Ottoo (1998a,b, 1999) sowie bei Schwartz/Moon (1999). Pindyck (1993a) versteht technische Unsicherheit als Unsicherheit bzgl. der insgesamt anfallenden Investitionskosten bei einem sequentiellen Investment. Huchzermeier/Loch (1999a,b) führen zusätzlich Unsicherheiten bzgl. der vom Markt geforderten Produktperformance, der tatsächlichen Produktperformance und der Projektzeitpläne ein.
Vgl. Harrison/Pliska (1981, 1983), Naik/Lee (1990).
Vgl. Smith/McCardle (1999), S.9.
Vgl. Chung (1993); Lint/Pennings (1996, 1998a).
Vgl. Schwartz/Moon (1999).
Vgl. Reinhardt (1997), Childs/Triantis (1997).
Einige Umsetzungsbeispiele finden sich in den Büchern von Winston (1996, 1998, 1999a,b,c) im Zusammenhang mit der Benutzung von Spreadsheet-Add-Ins.
Vgl. im folgenden Pindyck (1993a).
Schwartz/Moon (1999). Der wesentliche Unterschied zwischen dem Schwarz-Moon Modell und dem Pindyck Modell ist, daß Schwartz/Moon das Pindyck-Modell mit einem Poisson-Sprungprozess zur Simulation von „Katastrophenrisiken” (z.B. Toxizität bei einem Pharma F&E-Projekt) überlagern.
Vgl. Merton(1976).
vgl Pindyck (1993a), S. 54: „...technical uncertainty relates to the physical difficulty of completing a project: Assuming prices of construction inputs are known, how much time, effort, and materials will ultimately be required?”.
Der Term ß kann als Skalierungsgröße für die Varianz der noch erwarteten Restkosten aufgefaßt werden:(Math), vgl. Pindyck (1993a), S. 75; Schwartz/Moon (1999), S. 90.
Vgl. zum Poisson-Prozess z.B. Mosler (1995); S. 82ff.
Vgl. Schwartz/Moon (1999); Reinhardt (1997); Ottoo (1998b).
Vgl. hierzu z.B. Merton (1976); Cox/Rubinstein (1985), S. 368ff.; Dixit/Pindyck (1994), S. 85f.
Der Ausdruck (-I) ist eine notwendige Ergänzung, weil das Halten des Portfolios gegebenefalls ein Investment erfordert; vgl. auch Ott (1992), S. 35.
Vgl. Schwartz/Moon (1999), S. 92; Pindyck (1993a), S. 75 (ohne Sprungprozeß); Wilmott (1998), S. 328f. und Merton (1976) für Anwendung von Itô’s Lemma auf Poisson-Prozesse.
Vgl. hierzu auch Dixit/Pindyck (1994), S. 114ff.
Vgl. Majd/Pindyck (1987), S. 14
Vgl. Dixit/Pindyck (1994), S. 109. Oftmals werden die „value-matching” (Beschrebung des Payoffs bei Ausübung/Fälligkeit) oder eine „smooth-pasting” (Nebenbedingungen zweiter Ordnung) Bedingung benutzt.
Diese Bedingungen gelten in der letzten Phase. In der vorletzten Phase entsprechen die Boundary Conditions dem Wert des Projektes zu Beginn der letzten Phase bevor die letzte Investmenttranche durchgeführt wird.
Für Simulationsergebnisse eines derartigen Modells vgl. Schwartz/Moon (1999).
Vgl. Faulkner (1996), S. 50: „However, the complexity of the formula means that Black-Scholes will appear to be a ‘black box’ to most managers. The mathematical manipulations that occur are not easily understood and the result is often counter-intuitive. This is likely to present a significant barrier to the acceptance of Black-Scholes variations.” Ähnlich auch Hommel (1999), S. 25 und S 26.
Diskussionen der Limitation, allerdings nicht in der hier dargestellten Breite und Tiefe, finden sich z.B. in Cheung (1993), S. 58ff; Lander/Pinches (1998) oder Gintschel (1999).
Vgl. Trigeorgis (1996), S. 217–219. Insgesamt gibt es nur wenige Arbeiten, die auf die Limitationen und deren Implikationen hinweisen. Spremann (1999) vergleicht Finanz- und Realoptionen, beschränkt sich jedoch im wesentlichen auf die Aussage, daß Realoptionen alternative Instrumente zur Steuerung des Exposure des Unternehmens gegenüber bestimmten Unsicherheiten sind. Lander/Pinches (1998) analysieren verschiedene Limitationen und fragen vor allem, inwieweit die Modellannahmen der bekannten Bewertungsformeln im Fall von Realoptionen erfüllt sind.
Der Autor dankt Alexander Triantis, Professor an der University of Maryland, für Anregungen hinsichtlich der Strukturierung der Klassifikation der Grenzen der Analogie, insbesondere die Unterscheidung zwischen Komplexitätsproblemen, strategischer Kontrolle und Marktunvollkommenheiten.
Myers/Shyam-Sunder (1996), S. 235.
Vgl. Cox/Ross (1976), S. 154: „...the option valuation problem is really equivalent to the problem of determining the distribution of the stock variable, S, whose movement is governed by [a geometric Brownian diffusion process].”
Vgl. etwa Reinhardt (1997); Schwartz/Moon (1999).
Baldwin/Ruback (1986), S.662.
Vgl. z.B. Laughton/Jacoby (1993).
Childs/Ott/Riddiough (1997), S. 1.
!50 Sehr treffend hier Myers (1996), S. 100: „[A] deeper problem is the fuzziness of many real options. Their terms are not contractual but part and parcel of the business ... but in other cases. For example strategic investments or outlays for R&D, the real option may be easy to see intuitively but very hard to write down. The option may be too complex, or its boundaries not crisply defined.”
Vgl. Merton (1998), hier S. 335.
Dieser Frage wird im Detail im Kapitel 5 nachgegangen.
Beispielsweise wird bei Benutzung des NPV-Verfahrens und der Schätzung der Diskontrate immer davon ausgegangen, daß es einen Vermögensgegenstand gibt mit vergleichbarer Risikostruktur, so daß ein Schätzwert für Beta ermittelt werden kann.
Vgl. z. B. Smith/McCardle (1999): „For example, an undeveloped oil property is superficially analogous to a call option on a stock, but in reality there are many complications (uncertain production rates, development costs, construction lags, complex royalty and tax structures, the lack of a true underlying stock, etc.) that strain the analogy”.
Ott (1992), S. 15.
Vgl. zu Interaktionseffekten ausführlich Kulatilaka (1995), S. 89ff.; Trigeorgis (1993b, 1996), Kapitel 7.
Ein guter Überblick über exotische Optionskontrakte findet sich im Handbook of Exotic Options, vgl. Nelken (1996). Die grundsätzliche — wenn auch komplexere — Beweisbarkeit derartiger Rechte ist unumstritten, vgl. Ott (1992), S. 15f.
Vgl. bezogen auf die Kapitalintensität Capozza/Li (1996), S. 1.
Vgl. Childs/Triantis (1997), S. 2: „Another important characteristic of R&D is the endogeneity of uncertainty resolution, or learning by doing. Unlike existing real options models, uncertainty resolution is a product of active investment in the R&D process rather than simply resulting from the passage of time.”
Vgl sehr deutlich die Annahmen in Black/Scholes (1973); Smith (1976); Kilka (1995).
Vgl. Sick (1995), S. 635: „...when the underlying asset is developed urban property, agricultural land owners have a real option to convert their land to urban use. Neither urban nor agricultural land are so liquid that the replicating dynamic portfolio strategies are very realistic.”
Vgl. Trigeorgis (1993a), S.206.
Diese Ausdrücke wurden geprägt von Merton (1998) anläßlich seiner Rede zur Verleihung des Nobelpreises.
Vgl. Cox/Ross (1976); Harrison/Pliska (1981).
Vgl. Mason/Merton (1985), S.39.
Vgl. noch einmal Cox/Ross (1976) und Harrison/Pliska (1981); Kamrad/Ritchken (1991a), S. 1640.
Dies ist letztlich gleichbedeutend mit der Bildung eines äquivalenten Martingales durch Veränderung des Mittelwertes der Verteilung anstelle durch die Transformation der Wahrscheinlichkeiten. Vgl. hierzu Constantinides (1978), S. 607; Hull/White (1988a,b); Trigeorgis (1996), S. 95ff.
Vgl. z.B. Majd/Pindyck (1987); Chung (1993), S. 1217 und Lint/Pennings (1998a), S. 281, im Zusammenhang mit sequentiellen F&E-Investitionsprojekten.
Vgl. Merton (1998); Hull (1999), S. 501ff.
Vgl. in der Übersicht Pratt/Zeckhauser (1985).
An anderer Stelle werden Agency-Probleme jedoch explizit in die Finanzierungstheorie mit einbezogen. Beispielsweise spielt die Kontrolle von Agency-Kosten eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der optimalen Kapitalstruktur. Vgl. z.B. Megginson (1997), Kapitel 7; Grinblatt/Titman (1998), Kapitel 17.
Vgl. z.B. Bergemann/Hege (1998); Mauer/Ott (1999).
Vgl. Kester (1984); Kester (1991), S. 23; Trigeorgis (1991b); Kulatilaka/Perotti (1991, 1992); Smit/Ankum (1993).
Vgl. Lint/Pennings/Natter (1998), S. 8.
Beispielsweise durch einen Poissonprozeß, vgl. Merton (1976, 1992); Cox/Ross (1976); McDonald/Siegel (1986); Reinhardt (1997) sowie Lint/Pennings (1998a) im Zusammenhang mit F&E-Optionen.
Diesen Punkt hebt auch Hommel (1999), S. 25, hervor.
Merton (1998), S. 323.
In Pharma ist allerdings zu beachten, daß diese Priorisierung im Regelfall phasenweise ausfallen sollte, d.h. es werden zunächst Projekte gleicher Phasen miteinander verglichen. Dies hat zwei Gründe. Zum einen sind die kapazitätsbedingten Engpässe eher personeller Natur (Testpatienten, Testzentren, kreative Forscher usw.) als finanzieller Natur. Diese Ressourcen sind jedoch phasenspezifisch verteilt. Zum anderen würde eine Priorisierung über alle Phasen auf Einzelprojektwerwertbasis aufgrund der in frühen Phasen niedrigeren Realisationswahrscheinlichkeit in den meisten Fällen späte Projekte begünstigen. Dadurch würden in frühen Phasen Löcher in der F&E-Pipeline entstehen, die zu einem späteren Zeitpunkt (insbesondere bei fixen Vertriebskapazitäten) zu erheblichen Wertverlusten und Marktanteilseinbrüchen führen würden. Theoretisch ließen sich derartige Effekte ebenfalls berücksichtigen (marginaler Beitrag zum Portfoliowert). Bei mehreren hundert Projekten in der Pipeline dürfte eine solche Optimierung für die meisten Pharmaunternehmen nicht praktikabel sein, weil bereits die Bewertung eines einzelnen Projekts erheblichen Komplexitätsproblemen unterliegt.
Angenommen, ein Unternehmen vergleicht zwei Projekte in Phase II, die ein gleiches erwartetes Marktpotential, ähnliche Restentwicklungskosten und gleiche Realisationswahrscheinlichkeiten, aber unterschiedliche marktliche Unsichereitsprofile haben. In einem solchen Fall führt die Optionsanalogie zu der Aussage, daß dem volatileren Projekt der Vorzug gegeben werden sollte (bei Gleichverteilung von Upside und Downside).
Mit Ausnahme des Patentschutzes wurden diese Effekte in Childs/Triantis (1997), hier S. 17ff. und S. 24, abgebildet. Ihre Ergebnisse geben die Empfehlung, daß eine parallele Entwicklung solange fortgesetzt werden sollte, bis ein Projekt deutlich superiore Ergebnisse verspricht. Parallele Investitionen sind umso größer, je größer die Unsicherheit der einzelnen Projekte, weil damit die Fähigkeit steigt, sich auf ein solches „blockbuster” Projekt zu fokussieren; allerdings ist die zweite Ableitung der parallelen Investition nach der Volatilität negativ, d.h. die Reduktion der parallelen Entwicklung fallt mit steigender Volatilität immer geringer aus. Beispielsweise steigt die Wahrscheinlichkeit paralleler Entwicklungen von 21% auf 34% wenn die Volatilität von 20% auf 30% steigt, während sie beinahe identisch ist für den Wechsel der Volatilität von 40% auf 60%. Wettbewerbseffekte erhöhen das Ausmaß paralleler Entwicklungen, während die Wiederaufnahme einmal gestoppter Projekte unwahscheinlicher wird.
Vgl. Sehr deutlich Huchzermeier/Loch (1999a), S. 5: „The result of an option analysis lead to enhanced project value due to the ability to abandon a project at each review point or stage gate ... Consequently, firms will start the development of more products and abandon more projects.”
Z.B. Childs/Triantis (1997), Micalizzi (1999); Schwartz/Moon (1999).
Vgl. Smith/McCardle (1999), S. 1: „Unfortunately, it is difficult to discern the benefits of the options approach from the literature on the topic: most of the published examples greatly oversimplify the kinds of projects encountered in practice, and comparisons are typically made to traditional discounted cash flow analysis, which, unlike the option pricing and decision analytic approaches, does not explicitly consider the uncertainty in project cash flows.”
Vgl. Lund (1997), S. 1: „The somewhat scarce interest that the rate of return has achieved within the field of OR is strikig if one looks at the literature. In most cases, the discount factor is introduced into the problem with little or no discussion regarding its model implications and difficulty one usually faces when the rate is determined ... A similar assessment is given in Dixit/Pindyck (1994), where the authors evaluate uncertain investment projects with both by use of option theory and SDP, but do not give a solution to how the discount factor should be determined.” Für einen Überblick über die Rolle der Decision Analysis in der Operations Research Literatur vgl. Corner/Kirkwood (1991).
Vgl. im folgenden in ähnlicher Form Lund (1997).
Vgl. Hull (1999), S. 498ff.
Vgl. fúr einen formalen Beweis dieser Aussage Knudsen/Meister/Zervos (1999), S. 433: „...we show in a mathematically rigorous way that the contingent claim approach and the dynamic programming approach to the problem of asset valuation are equivalent, modulo parameter calibration.”
Vgl. Luenberger (1998), S. 472: „Private uncertainty is treated differently from market uncertainty because there are no associated market prices. Usually this means that the actual private probabilities should be used just like risk adjusted probabilities to determine the zero-level price of an asset.”
Eine ähnliche Meinung äußerte in einer „Email-Diskussion” am 23.7. 1999 auch David Chapman, ein Finanzprofessor der University of Texas at Austin: „Another approach — which would be consistent with some of the conceptual concerns raised in your second point [dieser bezog sich auf die Aussage, daß in F&E-Projekten ein Großteil des Risikos privater Natur ist] — would be to drop the explicit “real option” approach and really view this as a dynamic programming problem. Given the complexity of the problem, it is not clear to me that trying to shoe-horn this problem into a complicated option-like structure dominates an explicit dynamic programming formulation of the problem. My conjecture is that you will not have a closed-form solution to this complex a problem anyway (without very strong assumptions), and if you have to approximate the value of the investment decision, approximations based on the Bellman equation might even prove to be more practical.”
Vgl. Copeland/Koller/Murrin (1994), S. 58; Smith/Nau (1995), S. 796; Reinhardt (1997).
Faulkner (1996), S. 56. Faulkner (1998), S. 2, weist auch an anderer Stelle darauf hin, daß der Realoptionsansatz mehr ist als ein Rechenmodell: J do not recommend that Kodak replace all DCF with a valuation using the Black-Scholes equation. But, there will be a subset of our business cases where we should use some form of option valuation. I do recommend that we develop an understanding into our strategic thinking. Options thinking strengthens strategy formulation by providing a conceptual foundation ... A strategy that incorporates options thinking is less likely to miss latent growth opportunities.”
Vgl. z.B. Kester (1984), S. 153: „On an ordinary net present value basis ... make the project unattractive ... Proponents pointed out the project’s long-term strategic benefits...”; Trigeorgis (1988), S. 145f.: „Many managers, dissatisfied with the current state of capital budgeting, are often willing to overrule conventional net present value (NPV) analysis and other discounted cash flow (DCF) techniques because they see additional value in projects beyond that resulting from directly measureable cash flows.”; Trigeorgis (1990), S. 153: „The company executives felt that their traditional valuation techniques did not fully capture all the opportunity’s value. Despite a negative NPV of forecasted cash flows, they felt that the project’s inherent flexibility and ‘stratgic’ potential might justify its undertaking. The ‘hard numbers’ could not justify such a decision, however.”; Kester (1991), S. 188f.: „...some of the most critical resource allocation decisions are made through a less formal process of deriving a consensus among top corporate executives, placing heavy reliance on ‘competitive’ and ‘strategic’ considerations. Unfortunately, the lack of rigor in such a process can lead to situations in which weak projects are justified on an ad hoc basis, all in the name of strategy. A more appropriate framework for such projects is one that overcomes the restrictiveness of ordinary net present value analysis and the lack of analytic discipline that so often characterizes qualitative evaluation.”; Slater/Reddy/Zwirlein (1998), S. 450: „A consensus is developing among managers and academics that dogmatic reliance on DCF analytical methods may lead to chronic underinvestment in long-term and strategic investment.”
Vgl. aucn folgendes Zitat von Smith/McCardle (1999), S. 5: „In practice, managers often took flexibilities into account informally and intuitively and incorporating flexibility would make a project more or less attractive depending on how the results of the analysis compared to these intuitive evaluations ... In general, these kinds of options are difficult to value intuitively, and one benefit of modeling flexibilities is that it improves the accuracy of these valuations and makes them more consistent across different managers”.
Jolies, (1983), S. 89.
Vgl. ähnlich Roberts (1995), S. 509: „In the financial analysis of a licensing project many assumptions are made and it is important to be aware of these limitations; however, it is very useful to perform this analysis as it focuses the mind and often adds perspective to strategic planning.” Dies gilt selbst dann, wenn der Ansatz nur in seiner konzeptionellen Weise genutzt wird, vgl. Boer (1998), S. 52: „The options approach to valuing R&D has been subject of seminal thinking, and while possibly too complex for quantitative decision-making, may be extremely useful in creating robust technical strategies.”
Die Möglichkeit von Modellen, diese Aufgabe zu leisten, wurde jüngst auch durch Warren/Von Dijk/Jobing/Seeley/Macri (1998) im Zusammenhang mit einem Simulationstool herausgearbeitet, vgl. S. 94: „As has been described ... decision makers often use implicit (mental) models of how their organization works for their own decision making. Because these models are not necessarily written down or explicitly articulated, they are difficult to examine. This inhibits building consensus amongst a management team about what is the appropriate model of the organisaztion and what assumptions can be made. The simulation environment can serve to render an observable model of the organization. Irrespective of the accuracy of this model, it can serve as an objective basis for understanding and debate, where particular points can be changed to suit the perceived reality of the organization.”
Vgl. Ocasio (1997), hier vor allem S. 203.
Vgl. Faulkner (1998), S. 2: „This ‘real options’ literature is primarily focused on the valuation of projects, but ... will uncover important implications for strategic thinking ... The options thinking approach welcomes uncertainty and sees it as an opportunity for value creation ... The options thinking mindset recognizes intangibles such an management flexibility and embedded options as having value.”
Myers (1996), S. 100.
Vgl. Szakonyi (1994), S. 52 f.
Die Wichtigkeit der Komplementarität verschiedener Sprachmodelle, insbesondere zwischen Finanzen, Marketing und F&E, wird auch von Barwise/Marsh/Wensley (1987), hier vor allem S. 45, als wichtige Voraussetzung für rationale Entscheidungen im Zusammenhang mit strategischen Investitionsvorhaben gesehen.
vgl. von Hayek (1972), S. 9f. Sowie Ausführungen in Kapitel 2.2.3.2.
Vgl. Fitzgerald (1983), S. 208: „The overall benefit of decision analysis is primarily that it forces consideration of a wider range of options than might otherwise be taken into account.” Ähnlich auch Smith/McCardle (1999), S. 5: „A ... more important benefit is that in attempting to model project flexibilities we often identify new options and strategies.”
Vgl. Nichols (1994), S. 90.
Vgl. Faulkner (1996), S.53.
Vgl. Slater/Reddy/Zwirlein (1998), S. 449: „Mental models are deeply held images of how the world works ... However, information that is not consistent with a manager’s mental model is often rejected and thus not incorporated in DCF analysis. Managers must practice open-minded inquiry to open themselves to new information or new ways of looking at the world.”
Die Notwendigkeit zum Anstoß von Veränderung mit einem als neu wahrgenommenen Instrument hat sich in Gesprächen des Autors mit Pharma-Praktikern und Unternehmensberatern herausgestellt. Ähnliche Erfahrungen wurden von Smith/McCardle (1999), S. 12, in der Ölindustrie gemacht; weitere Unterstützung dieser Hypothese findet sich z.B. in Howard (1996).
Faulkner (1998), S. 20.
Ausnahme: „Politicking” kann auch zur Durchsetzung der richtigen Entscheidungen benutzt werden.
Arnott(1994), S. 7.
Amram/Kulatilaka (1999b), S. 95: „In volatile markets, where prices and demand are always in flux, it’s hard to predict how a particular investment will ultimately influence a company’s value. Senior executives spend a lot of time structuring their decisions, tracing out possible implications, assigning probabilities, and assessing risk...Different managers draw on different experiences and have different perspectives, which lead them to different conclusions ... there is only one right answer: the answer of financial markets. The markets are the final arbiter of an investment’s value ... By applying the discipline of the markets, managers can avoid basing important decisions on subjective judgments about the future.”
Vgl. Amram/Kulatilaka (1999b), S. 99.
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Pritsch, G. (2000). Theoretisches Potential des Realoptionsansatzes als Instrument der Rationalitätssicherung in F&E. In: Realoptionen als Controlling-Instrument. Unternehmensführung & Controlling. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08910-0_4
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